[發明專利]消費者研究方法和系統在審
| 申請號: | 202010054120.5 | 申請日: | 2020-01-17 |
| 公開(公告)號: | CN111275486A | 公開(公告)日: | 2020-06-12 |
| 發明(設計)人: | 常樂貴 | 申請(專利權)人: | 北京光速斑馬數據科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/02 | 分類號: | G06Q30/02 |
| 代理公司: | 北京天方智力知識產權代理事務所(普通合伙) 11719 | 代理人: | 賈耀梅 |
| 地址: | 100027 北京市朝陽區東直門*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 消費者 研究 方法 系統 | ||
1.一種消費者研究方法,其特征在于,包括以下步驟:
基于XGBOOST模型、知識圖譜、網絡爬蟲和自然語義識別模型構建大數據研究平臺;
在所述大數據研究平臺上,根據研究需求選擇預設數量的待研究消費者的典型行為標簽,并進行非結構化倉庫儲存,以及通過TGI指數算法將所述待研究消費者與網絡使用群體的行為標簽進行對比,以生成和輸出所述待研究消費者的差異化畫像特征;
通過Dashboard對所述待研究消費者的差異化畫像特征進行可視化展示。
2.根據權利要求1所述的消費者研究方法,其特征在于,還包括:
在所述大數據研究平臺上,根據研究需求生成和輸出對應的營銷策略;
通過Dashboard對所述營銷策略進行可視化展示。
3.根據權利要求1或2所述的消費者研究方法,其特征在于,基于XGBOOST模型、知識圖譜、網絡爬蟲和自然語義識別模型構建大數據研究平臺,具體包括:
將多個消費咨詢項目中的信息和數據導入XGBOOST模型進行分類匹配,通過XGBOOST模型將多個消費咨詢案例的決策樹集成形成一個提升樹強分類,通過不斷訓練從而找出最優的樹形結構及相應葉子節點的輸出值;
將XGBOOST模型輸出的信息、數據及其載體進行可視化,并挖掘、分析、構建、繪制和顯示XGBOOST模型輸出的信息、數據及其載體之間的相互聯系并搭建成平臺框架;
使用網絡爬蟲抓取和搜集千萬級數量的消費者對相應產品的文本評價材料,并開發相應產品所屬行業的自然語義識別模型,以豐富所述平臺框架的生產資料,構成所述大數據研究平臺。
4.根據權利要求3所述的消費者研究方法,其特征在于,根據研究需求選擇預設數量的待研究消費者的典型行為標簽,并進行非結構化倉庫儲存,具體包括:
將收集的到店客流、消費者名單、搜索過相關關鍵詞的用戶ID進行大數據匹配,找到滿足研究需求既定條件的消費者對應的大數據信息,通過洛倫茲曲線模型、Precision曲線模型、Lift曲線模型和ROC曲線模型進行閾值比對和準確性評估,最后選取超過2萬待研究消費者的典型行為標簽進行邏輯分級整理和儲存。
5.根據權利要求1或2所述的消費者研究方法,其特征在于,使用atan函數模型、pow函數模型在Dashboard上實現數據可視化。
6.根據權利要求4所述的消費者研究方法,其特征在于,所述待研究消費者為新車消費者,所述自然語義識別模型為汽車行業自然語義識別模型。
7.根據權利要求6所述的消費者研究方法,其特征在于,導入XGBOOST模型的數據包括咨詢框架結構、研究背景、研究目的、研究思路與方法、研究設計、實施規劃、數據分析、數據解讀、結論撰寫中的一個或多個。
8.根據權利要求6所述的消費者研究方法,其特征在于,所述待研究消費者的典型行為標簽包括購車關注因素、興趣愛好、位置信息、媒體關注、人口屬性、APP行為習慣、消費特征中的一個或多個。
9.一種消費者研究系統,其特征在于,包括:
平臺構建模塊,所述平臺構建模塊用于基于XGBOOST模型、知識圖譜、網絡爬蟲和自然語義識別模型構建大數據研究平臺;
數據輸出模塊,所述數據輸出模塊用于在所述大數據研究平臺上,根據研究需求選擇預設數量的待研究消費者的典型行為標簽,并進行非結構化倉庫儲存,以及通過TGI指數算法將所述待研究消費者與網絡使用群體的行為標簽進行對比,以生成和輸出所述待研究消費者的差異化畫像特征;
數據展示模塊,所述數據展示模塊用于通過Dashboard對所述待研究消費者的差異化畫像特征進行可視化展示。
10.根據權利要求9所述的消費者研究系統,其特征在于,所述數據輸出模塊還用于在所述大數據研究平臺上,根據研究需求生成和輸出對應的營銷策略,所述數據展示模塊還用于通過Dashboard對所述營銷策略進行可視化展示。
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